R para la programación en Bioestadística y Ciencia de Datos: data frames
R medicine 2024
Antes de comenzar con el análisis es importante definir la organización de los archivos del proyecto. Esto puede variar según la complejidad del proyecto. Una estructura bien definida nos ayudará a localizar fácilmente los archivos y facilitará la reproducibilidad del análisis. Por ejemplo, en este proyecto vamos a tener una carpeta principal llamada “Rmed-101-esp” que contendrá las siguientes carpetas:
data: datos para analizar
scripts: scripts de R
img: imágenes generadas
Archivos en data
Vamos a utilizar una base de datos en formato excel descargado de la página datos abiertos del gobierno de Colombia. Esta base contiene información sobre atenciones en los servicios de salud a la población migrante en la ciudad de Bucaramanga, la cual se encuentra ubicada cerca a la frontera entre Colombia y Venezuela.
La base de datos contiene más de 200 mil registros de atenciones a la población migrante reportadas por diferentes prestadores de servicios de salud de la ciudad.
Nos interesa saber si el número de atenciones prestadas a la población migrante ha tenido algún cambio entre los años 2017 y 2021.
Para responder esto, debemos cumplir varios pasos, como por ejemplo, limpiar y organizar la base de datos. En este taller, vamos a hacer el análisis completo para responder a esta pregunta de interés.
Archivos en scripts
Necesitamos crear un archivo con formato .qmd en la carpeta scripts. El nombre del archivo va a ser “atenciones_migrantes.qmd”. El título del documento puede ser “Informe sobre atenciones a la población migrante en la ciudad de Bucaramanga.”
Instalar los paquetes
Debemos instalar los siguientes paquetes para utilizar sus funciones durante este taller.
install.packages("here") # Paquete para gestionar rutas de archivos
install.packages("tidyverse") # Paquete principal para el análisis de datos
install.packages("janitor") # Paquete para limpiar la base de datos
install.packages("readxl") # Paquete para leer archivos excelCargar los paquetes
Una de las ventajas de R es la disponibilidad de paquetes creados para hacer la vida de los investigadores más fácil. Un paquete es un conjunto de funciones y datos que se pueden instalar y cargar en R para realizar tareas específicas. En este caso, vamos a cargar los paquetes necesarios para el análisis de datos.
Para cargar un paquete en R, se utiliza la función library(). En este caso, vamos a cargar los paquetes here, tidyverse, janitor y readxl.
library(here) # Paquete para gestionar rutas de archivos
library(tidyverse) # Paquete principal para el análisis de datos
library(janitor) # Paquete para limpiar la base de datos
library(readxl) # Paquete para leer archivos excelImportar la base de datos
A continuación, vamos a importar los datos a R y los vamos a guardar en un objeto llamado atenciones_migrantes. Para hacer esto, vamos a utilizar la función read_xlsx() del paquete readxl.
Para importar los datos y correr el código vamos a crear un chunk. Para crear el chunk con el teclado los usuarios de Mac presionan Option + Command + I, los usuarios de Windows Ctrl + Alt + I
Para correr el código podemos presionar el triangulo verde en el chunk o podemos poner el cursor en cualquier lugar de la línea del código y los usuarios de Mac presionan Command + enter, los usuarios de Windows Ctrl + enter
No estamos familiarizados con la base de datos, por lo que vamos a explorarla un poco. Por ejemplo, podemos identificar cuántas columnas y filas tiene la base de datos, así como los nombres de las columnas.
atenciones_migrantes <- read_xlsx("data/atenciones_migrantes.xlsx")atenciones_migrantes# A tibble: 234,824 × 11
MES Año FECHA_CARGO tipo_de_servicio SERVICIO ESPECIALIDAD
<chr> <dbl> <dttm> <chr> <chr> <chr>
1 12. Diciemb… 2017 2017-04-12 00:00:00 Laboratorio 37105 M… IMAGENOLOGI…
2 12. Diciemb… 2017 2017-04-12 00:00:00 Laboratorio 37105 M… IMAGENOLOGI…
3 07. Julio 2017 2017-07-20 00:00:00 Laboratorio 37105 M… IMAGENOLOGI…
4 07. Julio 2017 2017-07-20 00:00:00 Laboratorio 37105 M… IMAGENOLOGI…
5 08. Agosto 2017 2017-10-08 00:00:00 Laboratorio 37105 M… IMAGENOLOGI…
6 08. Agosto 2017 2017-10-08 00:00:00 Laboratorio 37105 M… IMAGENOLOGI…
7 08. Agosto 2017 2017-08-13 00:00:00 Laboratorio 37105 M… IMAGENOLOGI…
8 08. Agosto 2017 2017-08-13 00:00:00 Laboratorio 37105 M… IMAGENOLOGI…
9 09. Septiem… 2017 2017-01-09 00:00:00 Laboratorio 37105 M… IMAGENOLOGI…
10 09. Septiem… 2017 2017-01-09 00:00:00 Laboratorio 37105 M… IMAGENOLOGI…
# ℹ 234,814 more rows
# ℹ 5 more variables: CANTIDAD <dbl>, VALOR_SERVICIO <dbl>, LUGAR <chr>,
# `Curso de vida` <chr>, Sexo <chr>Al haber utilizado read_xlsx(), la base de datos se ha guardado en un objeto de tipo tibble, que es una estructura de datos similar a un data.frame pero con algunas mejoras. Por ejemplo, los tibbles no convierten el texto en factores y muestran las dimensiones del objeto de manera más accesible. En nuesetro caso, la base de datos contiene 234824 filas, que corresponden a las atenciones prestadas a la población migrante, y 11 columnas, que corresponden a las variables capturadas por los prestadores de servicios.
Si quieremos ver los nombres de las columnas, podemos hacerlo de la siguiente manera:
atenciones_migrantes |>
names() [1] "MES" "Año" "FECHA_CARGO" "tipo_de_servicio"
[5] "SERVICIO" "ESPECIALIDAD" "CANTIDAD" "VALOR_SERVICIO"
[9] "LUGAR" "Curso de vida" "Sexo" Esto |> o %>% es llamado pipe y debe leerse como y después. Para crearlo Mac users: Cmd + Shift + M Windows users: Ctrl + Shift + M.
Aunque los nombres son claros, hay algunos problemas. Por ejemplo, los nombres de las columnas contienen espacios y caracteres especiales, lo que puede generar algunos problemas. Además, no se utilizaron de manera consistente las minúsculas y mayúsculas. Es importnate tener un forma de nombrar las variables. Hay diferentes formatos, para más información puede consultar aquí: naming conventions.
Vamos a limpiar los nombres de las columnas utilizando la función clean_names() del paquete janitor.
atenciones_migrantes <- atenciones_migrantes |>
clean_names()
atenciones_migrantes |> names() [1] "mes" "ano" "fecha_cargo" "tipo_de_servicio"
[5] "servicio" "especialidad" "cantidad" "valor_servicio"
[9] "lugar" "curso_de_vida" "sexo" Ahora podemos definir las variables de interés para el análisis. Queremos saber si las atenciones prestadas a la población migrante han tenido algún cambio entre los años 2017 y 2021. Por ahora, vamos a ignorar que los servicios prestados pueden clasificarse en diferentes categorias. Primero, vamos a tomar todas las atenciones prestadas en los años 2017 y 2021, sin importar su clasificación.
Utilizaremos la función select() para seleccionar las columnas de interes. En este caso, solo nos interesa la columna ano. Una vez la selecionamos, podemos contar cuantas atenciones se prestaron en cada año.
atenciones_migrantes |> # El nombre de los datos
select(ano) |> # Seleccionamos la columna de interes
count(ano) # Contamos cuantas atenciones se prestaron en cada año# A tibble: 9 × 2
ano n
<dbl> <int>
1 2014 2
2 2015 4
3 2016 72
4 2017 8754
5 2018 26498
6 2019 65553
7 2020 49527
8 2021 78849
9 2022 5565Observamos que la base de datos contiene atenciones desde los años 2014 hasta el 2022. Sin embargo, solo vamos a concentrarnos en los años 2017 a 2021. Para seleccionar las atenciones prestadas en estos años, podemos utilizar la función filter().
atenciones_migrantes |>
select(ano) |>
filter(ano >= 2017 & ano <= 2021) |>
count(ano)# A tibble: 5 × 2
ano n
<dbl> <int>
1 2017 8754
2 2018 26498
3 2019 65553
4 2020 49527
5 2021 78849Ahora que tenemos las atenciones prestadas en los años de interés, podemos calcular el porcentaje para cada año. Para hacer esto, vamos a utilizar la función mutate() para crear una nueva columna llamada porcentaje que contenga el porcentaje de atenciones en cada año.
atenciones_migrantes |>
select(ano) |>
filter(ano >= 2017 & ano <= 2021) |>
count(ano) |>
mutate(porcentaje = n / sum(n) * 100)# A tibble: 5 × 3
ano n porcentaje
<dbl> <int> <dbl>
1 2017 8754 3.82
2 2018 26498 11.6
3 2019 65553 28.6
4 2020 49527 21.6
5 2021 78849 34.4 ¿Cómo obtener el porcentaje solo para los años 2017, 2019, 2021?
Para obtener el porcentaje solo para los años 2017, 2019 y 2021, podemos utilizar la función filter() para seleccionar solo las filas correspondientes a estos años. Podemos utilizar el operador %in% para seleccionar los años de interés. Por ejemplo, filter(ano %in% c(2017, 2019, 2021)) seleccionará solo las filas correspondientes a los años 2017, 2019 y 2021.
Una vez construida la tabla de porcentajes, podemos visualizarla en un gráfico. Vamos a utilizar la función ggplot() del paquete ggplot2 para crear un gráfico de lineas que muestre el porcentaje de atenciones prestadas en cada año.
atenciones_migrantes |>
select(ano) |>
filter(ano >= 2017 & ano <= 2021) |>
count(ano) |>
mutate(porcentaje = n / sum(n) * 100) |>
ggplot(aes(x = ano, y = porcentaje, group = 1)) +
geom_line() +
geom_point() +
labs(
title = "Porcentaje de atenciones prestadas a población migrante en Bucaramanga",
x = "Año",
y = "Porcentaje de atenciones"
)
ggplot2() es una de las herramientas más atractivas de R debido a su flexibilidad y capacidad para crear gráficos de alta calidad. En este caso, hemos utilizado ggplot() para crear un gráfico de líneas que muestra el porcentaje de atenciones prestadas a la población migrante en Bucaramanga entre los años 2017 y 2021. Hemos utilizado geom_line() para trazar la línea y geom_point() para agregar los puntos al gráfico. También, hemos utilizado labs() para agregar títulos a los ejes y al gráfico.
Cambie el color de las líneas y de los puntos en el gráfico.
Para cambiar el color podemos utilizar el argumento “color” en la función geom_*. Tenga en cuenta que si especifica el lugar por fuera de la función aes() podrá especificar el color directamente. Si lo hace dentro, el color cambiará de acuerdo a la información de la base de datos. En ese caso, puede cambiar el color agregando la función scale_color_manual() a su ggplot.
Agrege la funcionción theme_minimal() para cambiar el formato del gráfico. Explore otros formatos disponibles en ggplot2 aquí: themes
Al final del gráfico agregue el símbolo + seguido de theme_minimal(). Tenga en cuenta que los formatos del gráfico son altamente modificables. Usted puede cambiar colores, líneas, tamaños de letra, entre otros.
Se observa un incremento de las atenciones a traves del tiempo. Sin embargo, sería más interesante saber si este incremento es similar para hombres y mujeres. Para hacer esto, vamos a utilizar nuevamente la función count() pero esta vez vamos a especificar dos variables para contar el número de atenciones. Además, vamos a calcular el porcentaje de atenciones para grupo. Para esto, vamos a agregar la opción .by a la función mutate.
atenciones_migrantes |>
select(ano, sexo) |>
filter(ano >= 2017 & ano <= 2021) |>
count(ano, sexo) |>
mutate(porcentaje = n / sum(n) * 100, .by = sexo)# A tibble: 10 × 4
ano sexo n porcentaje
<dbl> <chr> <int> <dbl>
1 2017 Femenino 6811 3.85
2 2017 Masculino 1943 3.71
3 2018 Femenino 21743 12.3
4 2018 Masculino 4755 9.08
5 2019 Femenino 50330 28.5
6 2019 Masculino 15223 29.1
7 2020 Femenino 38857 22.0
8 2020 Masculino 10670 20.4
9 2021 Femenino 59087 33.4
10 2021 Masculino 19762 37.7 Hemos utilizado count() con dos variables, ano y sexo, para contar el número de atenciones prestadas a hombres y mujeres en cada año. Hemos utilizado mutate() para calcular el porcentaje de atenciones prestadas a hombres y mujeres en cada año. La opción .by le ha indicado a mutate que haga el proceso de suma para cada grupo de manera separada, de tal manera que el porcentaje de atenciónes sumará 100% para hombres y para mujeres.
Ahora, vamos a visualizar estos resultados en un gráfico de lineas utilizando ggplot2.
atenciones_migrantes |>
select(ano, sexo) |>
filter(ano >= 2017 & ano <= 2021) |>
count(ano, sexo) |>
mutate(porcentaje = n / sum(n) * 100, .by = sexo) |>
ggplot(aes(x = ano, y = porcentaje, group = sexo, color = sexo)) +
geom_line() +
geom_point() +
labs(
title = "Porcentaje de atenciones prestadas a población migrante en Bucaramanga",
x = "Año",
y = "Porcentaje de atenciones",
color = "Sexo"
) +
scale_color_manual(values = c("blue", "red"))
En este caso, hemos utilizado ggplot() para crear un gráfico de líneas que muestra el porcentaje de atenciones prestadas a la población migrante en Bucaramanga en los años 2017 a 2021, desglosado por sexo. Hemos utilizado el argumento color al interior de la funcion aes(), lo que nos ha permitido separar las líneas en dos grupos. La función scale_color_manual() nos permitió cambiar los colores de las líneas y los puntos en el gráfico.
Cambie el tipo de línea en el gráfico.
Para cambiar el tipo de línea puede utilizar el argumento linetype al interior de geom_line().
Cambiar el tamaño de los puntos en el gráfico.
Para cambiar el tamaño de los puntos puede utilizar el argumento size al interior del geom_point(). Tenga en cuenta que si especifica el argumento size al interior de la función aes() el tamaño variará de acuerdo con una variable numérica en la base de datos.
Ahora, vamos a explorar un poco más la base de datos. Exploremos la variable tipo_de_servicio. Para hacer esto, vamos a contar cuántas atenciones se han prestado en cada tipo de servicio.
atenciones_migrantes |>
count(tipo_de_servicio)# A tibble: 16 × 2
tipo_de_servicio n
<chr> <int>
1 CONSULTA 60768
2 Consulta 303
3 Derecho de Sala 2
4 Estancia 8
5 Honorario 4
6 Imagenologia 23
7 Interconsulta 5
8 Laboratorio 100312
9 OTROS SERVICIOS 6059
10 Otro procedimiento 301
11 Otros servicios 127
12 PROC QUIRURGICO 1931
13 PROCEDIMIENTO 63030
14 Quirurgico 4
15 VACUNACION 1909
16 Vacunas 38La información no esta muy bien organizada en esta variable. Tenemos valores repetidos, como “CONSULTA” y “Consulta”, que deberían ser considerados como el mismo valor. Para solucionar esto, vamos a convertir todos los valores de la variable tipo_de_servicio a minúsculas utilizando la función str_to_sentence() la cual nos permite mantener en mayuscula la primera letra y en minúscula el resto. Luego, vamos a contar cuántas atenciones se han prestado en cada tipo de servicio.
atenciones_migrantes |>
mutate(tipo_de_servicio = str_to_sentence(tipo_de_servicio)) |>
count(tipo_de_servicio)# A tibble: 14 × 2
tipo_de_servicio n
<chr> <int>
1 Consulta 61071
2 Derecho de sala 2
3 Estancia 8
4 Honorario 4
5 Imagenologia 23
6 Interconsulta 5
7 Laboratorio 100312
8 Otro procedimiento 301
9 Otros servicios 6186
10 Proc quirurgico 1931
11 Procedimiento 63030
12 Quirurgico 4
13 Vacunacion 1909
14 Vacunas 38Hemos arreglado la opcion consulta, pero aun hay valores repetidos. Por ejemplo, “Vacunas” y “vacunacion” deberían ser considerados como el mismo valor. Para esto, vamos a utilizar la funcion case_when() que nos permite reemplazar valores de una columna de acuerdo a una condición. En este caso, vamos a reemplazar “Vacunas” por “Vacunacion”. También podemos reemplazar “Quirurgico” por “Proc Quirurgico”.
atenciones_migrantes |>
mutate(tipo_de_servicio = str_to_sentence(tipo_de_servicio)) |>
mutate(
tipo_de_servicio =
case_when(
tipo_de_servicio == "vacunas" ~ "vacunacion",
tipo_de_servicio == "quirurgico" ~ "proc quirurgico",
.default = tipo_de_servicio
)
) |>
count(tipo_de_servicio)# A tibble: 14 × 2
tipo_de_servicio n
<chr> <int>
1 Consulta 61071
2 Derecho de sala 2
3 Estancia 8
4 Honorario 4
5 Imagenologia 23
6 Interconsulta 5
7 Laboratorio 100312
8 Otro procedimiento 301
9 Otros servicios 6186
10 Proc quirurgico 1931
11 Procedimiento 63030
12 Quirurgico 4
13 Vacunacion 1909
14 Vacunas 38Hay varios tipos de servicios que tienen una frecuencia muy baja y podríamos agrupar en una categoría llamada “Otros”. Para hacer esto, vamos a utilizar nuevamente la función case_when() para reemplazar los valores de la variable tipo_de_servicio de acuerdo a una condición.
atenciones_migrantes |>
mutate(tipo_de_servicio = str_to_sentence(tipo_de_servicio)) |>
mutate(
tipo_de_servicio =
case_when(
tipo_de_servicio == "Vacunas" ~ "Vacunacion",
tipo_de_servicio == "Quirurgico" ~ "Proc quirurgico",
tipo_de_servicio %in% c(
"Derecho de sala", "Estancia", "Honorario",
"Imagenologia",
"Interconsulta",
"Otro procedimiento"
) ~ "Otros",
.default = tipo_de_servicio
)
) |>
count(tipo_de_servicio)# A tibble: 7 × 2
tipo_de_servicio n
<chr> <int>
1 Consulta 61071
2 Laboratorio 100312
3 Otros 343
4 Otros servicios 6186
5 Proc quirurgico 1935
6 Procedimiento 63030
7 Vacunacion 1947Ahora que hemos arreglado las categorías para los servicios prestados, podemos calcular el porcentaje de atenciones prestadas en cada categoria por año. Vamos a guardar esta informacion en un objeto llamado atenciones_por_servicio. También vamos a filtrar la información de los años 2017 a 2021 y vamos a calcular los porcentajes para cada año.
atenciones_por_servicio <- atenciones_migrantes |>
mutate(tipo_de_servicio = str_to_sentence(tipo_de_servicio)) |>
mutate(
tipo_de_servicio =
case_when(
tipo_de_servicio == "Vacunas" ~ "Vacunacion",
tipo_de_servicio == "Quirurgico" ~ "Proc quirurgico",
tipo_de_servicio %in% c(
"Derecho de sala", "Estancia", "Honorario",
"Imagenologia",
"Interconsulta",
"Otro procedimiento"
) ~ "Otros",
.default = tipo_de_servicio
)
) |>
filter(ano >= 2017 & ano <= 2021) |>
count(ano, tipo_de_servicio) |>
mutate(porcentaje = n / sum(n) * 100, .by = ano)Ahora podemos hacer un gráfico que muestre estos resultados.
atenciones_por_servicio |>
ggplot(aes(x = ano, y = porcentaje, group = tipo_de_servicio, color = tipo_de_servicio)) +
geom_line() +
geom_point() +
labs(
title = "Atenciones prestadas a población migrante en Bucaramanga por tipo de servicio",
x = "Año",
y = "Número de atenciones",
color = "Tipo de servicio"
)
Se observan algunos cambios en la tendencia de algunos servicios. Por ejemplo, una disminución en el uso de laboratorio u un aumento en los procedimientos. Los demás servicios parecen más estables.
Crear un gráfico en el que solo estén presentes los valores de Consulta, Laboratorio y Procedimiento.
Puede utilizar la función filter()
la escala del eje debería indicar porcentajes. Por ejemplo, en lugar de 40, 40%.
Puede agregar a su ggplot + scale_y_continuous(labels=scales::percent) para expresar los valores de su escala en porcentajes. Sin embargo, es posible que deba hacer un cambio en su base datos para el resultado correcto.
Esta gráfica la podemos guardar en nuestra carpeta de imágenes. Para esto, vamos a utilizar la función ggsave().
ggsave(here("img", "atenciones_por_servicio.png"))Saving 7 x 5 in imageCambie el tamaño de la gráfica y observe qué impacto tiene esto.
Encontrar el tamaño ideal para su gráfica es un proceso que requiere varios ensayos. Si usted quiere, puede utilizar el argumento units = "cm" en la función ggsave() para indicar el tamaño en centímetros.
Modelar la información
Hasta ahora, hemos explorado la base de datos y hemos visualizado los resultados. Ahora, vamos a modelar la información para evaluar diferencias entre hombres y mujeres en los servicios utilizados.
Para hacer esto, vamos a utilizar un modelo de regresión logística en el que la variable predicha será el sexo y la variable predictora será el tipo de servicio. Como la variable sexo es masculino o femenino, R tomará el valor de referencia como femenino. Por lo tanto, si el coeficiente de un tipo de servicio es positivo, significa que es más probable que sea hombre. Si el coeficiente es negativo, significa que es más probable que sea mujer. La categoría “consulta” será la referencia, dado que es la primera categoría en el orden alfabético. Todas estas definiciones pueden ser cambiadas si se desea.
Utilizaremos el paquete tidymodels el cual es especializado para el modelamiento de datos y el paquete gtsummary para presentar los resultados de manera más amigable.
library(tidymodels)
library(gtsummary)Vamos a tomar nuevamente nuestro código para crear una base de datos con las variables de interés. En este caso, vamos a seleccionar las variables sexo y tipo_de_servicio. Además, vamos a filtrar la información de los años 2017 a 2021 y a hacer los ajustes necesarios en la variable tipo_de_servicio. También vamos a tomar una muestra aleatoria de 5000 observaciones para el análisis, para que sea más rápido.
datos_modelo <- atenciones_migrantes |>
mutate(tipo_de_servicio = str_to_sentence(tipo_de_servicio)) |>
filter(ano >= 2017 & ano <= 2021) |>
mutate(
tipo_de_servicio =
case_when(
tipo_de_servicio == "Vacunas" ~ "Vacunacion",
tipo_de_servicio == "Quirurgico" ~ "Proc quirurgico",
tipo_de_servicio %in% c(
"Derecho de sala", "Estancia", "Honorario",
"Imagenologia",
"Interconsulta",
"Otro procedimiento"
) ~ "Otros",
.default = tipo_de_servicio
)
) |>
mutate(sexo = factor(sexo)) |>
sample_n(5000)Ahora, vamos a especificar el modelo de regresión logística. En este caso, vamos a utilizar la función logistic_reg(). Esta función nos permite especificar un modelo de regresión logística. Después, vamos a estimar el modelo con la función fit() y a especificar que estamos evaluando la asociación entre la variable sexo y la variable tipo_de_servicio.
modelo_estimado <- logistic_reg() |>
fit(sexo ~ tipo_de_servicio, data = datos_modelo)Una vez estimado el modelo, podemos ordenar los resultados utilizando la función tbl_regression(). Esta función nos permite presentar los resultados de manera más amigable. En este caso, vamos a especificar que queremos los coeficientes exponenciados, lo que nos permitirá interpretar los resultados en términos de razones de odds (odds ratio).
tbl_regression(modelo_estimado, exponentiate = TRUE)| Characteristic | OR1 | 95% CI1 | p-value |
|---|---|---|---|
| tipo_de_servicio | |||
| Consulta | — | — | |
| Laboratorio | 0.56 | 0.47, 0.66 | <0.001 |
| Otros servicios | 1.86 | 1.26, 2.72 | 0.002 |
| Proc quirurgico | 0.09 | 0.00, 0.41 | 0.017 |
| Procedimiento | 1.57 | 1.33, 1.86 | <0.001 |
| Vacunacion | 2.19 | 1.04, 4.44 | 0.033 |
| 1 OR = Odds Ratio, CI = Confidence Interval | |||
Finalmente, podemos hacer una tabla con el conteo de casos por variables, para tener una idea de la distribución de los datos y el significado de los coeficientes del modelo estimado anteriormente.
datos_modelo |>
tbl_cross(tipo_de_servicio, sexo, percent = "col")| sexo | Total | ||
|---|---|---|---|
| Femenino | Masculino | ||
| tipo_de_servicio | |||
| Consulta | 1,022 (26%) | 320 (28%) | 1,342 (27%) |
| Laboratorio | 1,791 (46%) | 312 (27%) | 2,103 (42%) |
| Otros servicios | 79 (2.0%) | 46 (4.0%) | 125 (2.5%) |
| Proc quirurgico | 36 (0.9%) | 1 (<0.1%) | 37 (0.7%) |
| Procedimiento | 912 (24%) | 449 (39%) | 1,361 (27%) |
| Vacunacion | 19 (0.5%) | 13 (1.1%) | 32 (0.6%) |
| Total | 3,859 (100%) | 1,141 (100%) | 5,000 (100%) |
Muchas gracias por la atención y el esfuerzo que han hecho para seguir este taller. Esperamos que haya sido de su agrado y que haya aprendido algo nuevo. Si tiene alguna pregunta o comentario, estamos atentos.
*** Gracias ***